TLDR: «Раскрытие секретов инвентаризации: анализ Фурье против машинного обучения!» Погрузитесь в основанную на данных битву математики и искусственного интеллекта, когда мы прогнозируем уровни запасов. Приготовьтесь к частотам Фурье и волшебству машинного обучения. 📈✨ #InventoryProphet”

Управление запасами является важной задачей для предприятий любого размера. Это предполагает обеспечение наличия необходимого количества товарно-материальных запасов для удовлетворения спроса клиентов при минимизации затрат.

Одним из способов прогнозирования уровня запасов является использование анализа Фурье — математического метода, который разлагает сигнал на составляющие его частоты. Это можно использовать для выявления закономерностей в данных о запасах и для прогнозирования будущих уровней запасов.

С другой стороны, машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам обучаться без явного программирования. Это можно использовать для разработки моделей, которые могут прогнозировать уровни запасов на основе исторических данных.

В этой статье мы обсудим, как анализ Фурье и машинное обучение можно использовать для прогнозирования уровней запасов, и предоставим примеры кода, иллюстрирующие эти подходы. Мы также обсудим преимущества и недостатки каждого подхода.

Анализ Фурье

Анализ Фурье — это математический метод, который разлагает сигнал на составляющие его частоты. Это можно использовать для выявления закономерностей в данных о запасах и для прогнозирования будущих уровней запасов.

Следующий код показывает, как выполнить анализ Фурье выборочных данных инвентаризации:

#Python Code
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft

# Sample inventory data
inventory_data = [100, 120, 150, 130, 110, 140, 160, 180, 200, 220]

# Perform Fourier analysis
fft_result = fft(inventory_data)
frequencies = np.fft.fftfreq(len(inventory_data))

# Plot the frequency components
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.stem(frequencies, np.abs(fft_result))
plt.title("Fourier Analysis of Inventory Data")
plt.xlabel("Frequency")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.show()
# Sample inventory data
inventory_data = [100, 120, 150, 130, 110, 140, 160, 180, 200, 220]
# Perform Fourier analysis
fft_result = fft(inventory_data)
frequencies = np.fft.fftfreq(len(inventory_data))
# Plot the frequency components
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.stem(frequencies, np.abs(fft_result))
plt.title("Fourier Analysis of Inventory Data")
plt.xlabel("Frequency")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.show()

Машинное обучение

Машинное обучение — это мощный подход к прогнозированию уровня запасов на основе исторических данных. В качестве примера возьмем простую модель линейной регрессии:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Sample inventory dataset (replace with your data)
data = pd.read_csv("inventory_data.csv")

# Split data into features (X) and target (y)
X = data.drop("InventoryLevel", axis=1)
y = data["InventoryLevel"]

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a linear regression model
model = LinearRegression()

# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

Преимущества и недостатки

Для прогнозирования уровня запасов можно использовать как анализ Фурье, так и машинное обучение. Однако каждый подход имеет свои преимущества и недостатки.

Фурье-анализ

  • Преимущества:
  • Хорошо отработанная математическая техника.
  • Относительно легко понять и реализовать.
  • Может выявить скрытые закономерности в данных.
  • Недостатки:
  • Может оказаться дорогостоящим в вычислительном отношении для больших наборов данных.
  • Интерпретация результатов может быть сложной.

Машинное обучение

  • Преимущества:
  • Может учиться на данных и со временем улучшать прогнозы.
  • Подходит для сложных данных и шаблонов.
  • Недостатки:
  • Реализация может быть более сложной.
  • Интерпретация сложных моделей может быть сложной задачей.

Заключение

И анализ Фурье, и машинное обучение являются ценными инструментами для прогнозирования уровня запасов. Выбор подхода зависит от сложности данных и конкретных требований задачи. Часто бывает полезно поэкспериментировать с обоими методами и выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям, учитывая такие факторы, как сложность данных, интерпретируемость и вычислительные ресурсы.

Источники